具体描述
Clearly reviews the properties of important contemporary measures of association and correlation. Liebetrau devotes full chapters to measures for nominal, ordinal, and continuous (interval) data, paying special attention to the sampling distributions needed to determine levels of significance and confidence intervals. Valuable discussions also focus on the relationships between various measures, the sampling properties of their estimators and the comparative advantages and disadvantages of different approaches.
《关联之度：探索数据间的内在联系》 在浩瀚的数据海洋中，隐藏着无数错综复杂的联系。它们如同无形的丝线，将看似孤立的现象编织在一起，揭示着事物发展的规律和内在的逻辑。《关联之度：探索数据间的内在联系》一书，正是带领读者深入这场探索之旅的指南。本书并非冗长的理论堆砌，也不是枯燥的公式推演，而是以一种清晰、直观且富有洞察力的方式，揭示了衡量和理解数据之间关联性的关键方法。 我们生活在一个信息爆炸的时代，从商业决策到科学研究，从社会现象到个人生活，数据无处不在。理解这些数据之间的关联，便如同掌握了理解世界的钥匙。您是否曾经好奇，为什么某些产品的销量会随着某项广告活动的推出而同步增长？或者，某种特定的气候模式是否与农业收成的波动存在着必然联系？又或者，一个城市的失业率与青少年犯罪率之间是否有着不为人知的关系？本书将为您一一解答这些疑问，并通过丰富的案例分析，让您亲身感受关联分析的强大力量。 本书的核心在于“度量”，即如何量化这种看不见的联系。我们将从最基础的统计概念出发，逐步深入到各种经典的关联度量方法。您将学习到皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient）是如何衡量两个连续变量线性关系的强弱与方向的，以及它在实际应用中为何如此广泛。同时，我们也会探讨斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）和肯德尔秩相关系数（Kendall's rank correlation coefficient）的独特之处，它们如何在变量之间并非严格线性关系时，捕捉到单调变化的趋势，这在处理等级数据或非参数化分析时尤为重要。 然而，关联性并非总是简单的线性或单调关系。本书还将拓展您的视野，介绍协方差（Covariance）这一衡量两个变量共同变化的指标，尽管它本身无法独立衡量关联强度，却是理解相关性的重要基石。更进一步，我们将深入探讨卡方检验（Chi-squared test）在分析两个分类变量之间关联性时的应用，以及如何理解其背后的逻辑。对于更复杂的数据结构，例如多变量分析，本书也将触及回归分析（Regression analysis）中的相关概念，解释如何构建模型来量化多个自变量对因变量的影响程度。 本书的价值不仅仅在于介绍各种统计工具，更在于强调这些工具背后的思考方式和应用场景。我们将结合大量的现实世界案例，从经济学、社会学、心理学、医学、市场营销等多个领域，展示关联分析的实际应用。例如，如何通过分析消费者购买行为数据，找出不同产品之间的关联，从而优化商品陈列和促销策略；如何利用医疗数据，探索疾病的风险因素和共病现象，为疾病预防和治疗提供科学依据；又或者，在教育领域，如何分析学生的学习习惯与成绩之间的关联，为个性化教学提供指导。 阅读本书，您将掌握： 基础概念的清晰理解： 掌握变量、数据分布、统计显著性等核心概念，为深入分析打下坚实基础。 多种关联度量方法的精通： 学习并理解皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔等相关系数的计算方法、适用条件和解释方式。 分类变量关联的洞察： 掌握卡方检验等方法，有效分析分类数据之间的关联强度。 案例驱动的学习体验： 通过生动具体的案例，理解关联分析在各领域的实际应用和价值。 批判性思维的培养： 理解“相关不等于因果”，学会审慎解读数据关联的含义，避免误入逻辑陷阱。 《关联之度：探索数据间的内在联系》的目标是赋予您一种能力——一种从数据中发现模式、理解联系、并做出更明智决策的能力。无论您是统计学专业的学生、数据分析领域的从业者，还是对数据驱动的决策感兴趣的任何人士，本书都将是您宝贵的学习资源。让我们一起踏上这场数据探索之旅，解锁隐藏在数字背后的深刻洞见。
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